前言：pytorch的模块Module类有很多的方法，前面的文章中已经介绍了四个常用的方法，这四个方法可以用于获取模块中所定义的对象（即每一个层）他们分别是children()、named_children()、modules()、named_modules()方法，本文介绍另外两个重要的方法，这两个方法会获取到模型中训练的参数（权值矩阵、偏置bias），这两个方法是model.state_dic
pytorch常用函数与基本特性总结大全之前一直在看李宏毅老师的深度学习课程,感觉对于深度学习的许多细节得到了明显的提升 最近想尝试几个gan的代码运行,将之前忽略的一些基础操作重新整理一下,便于日后使用 张量数据类型1.查看数据类型尽量使用 tensor.type()与isinstance()来判别数据类型, python自带的type()函数只能告诉我们是tensor但不能得到具体的类型查看基
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2023-12-25 21:55:37
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# Dice Loss的PyTorch实现及其应用
在深度学习中，损失函数是训练模型的关键，它能衡量预测值与真实值之间的差异。对于图像分割任务，Dice Loss因其在不平衡数据集上的表现而受到广泛关注。本文将深入探讨Dice Loss的概念、其在PyTorch中的实现，并提供代码示例帮助你理解。
## 什么是Dice Loss？
Dice Loss源自Dice系数，这是一种衡量两个样本相似
深度学习 之 损失函数学习
1 什么是损失函数机器学习中的损失函数（loss function）是用来评估模型的预测值-f(x)与真实值-y的不一致程度，损失函数越小，代表模型的鲁棒性越好，损失函数能指导模型学习。 2 分类任务损失 2.1、0-1 loss0-1 loss是最原始的loss，它直接比较输出值与输入值是否相等，对于样本
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2024-07-18 11:25:46
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一：神经网络中的损失函数cnn进行前向传播阶段，依次调用每个Layer的Forward函数，得到逐层的输出，最后一层与目标函数比较得到损失函数，计算误差更新值，通过反向传播逐层到达第一层，所有权值在反向传播结束时一起更新。loss layer 是CNN的终点，接受两个Blob作为输入，其中一个是CNN的预测值，另一个是真实标签。损失层则将这两个输入进行一系列运算，得到当前网络的损失函数（Loss
# PyTorch 中的 Dice 系数：深度学习中的评分标准
在深度学习的图像分割任务中，评估模型的性能是一个关键环节。Dice 系数（Dice Coefficient）是一种常用的相似度衡量标准，用于评估两个样本的相似程度。它常被用于医学图像分析等领域。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现 Dice 系数，并通过代码示例来帮助理解。
## 一、Dice 系数的定义
Dice 系数的公
该损失函数提出于柯凯明大神的论文–RetinaNet : Focal Loss for Dense Object DetectionFocal loss 目标one-stage目标检测网络像SSD/YOLO一般在模型训练时会先大密度地在模型终端的系列feature maps上生成出10,000甚至100,0000个目标候选区域，然后再分别对这些候选区域进行分类与位置回归识别。 然而在这些生成的数万
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2024-07-16 13:57:42
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Tensorflow - 语义分割 Deeplab API 之 Demo
Tensorflow - 语义分割 Deeplab API 之 ModelZoo
Tensorflow DeepLab 语义分割还提供了在 PASCAL VOC 2012, Cityscapes, ADE20K 三个分割数据集上的训练实现.
1. Train on PASCAL VOC 20121.1 数据
在深度学习中，PyTorch是一个非常流行的框架。它提供了强大的计算图功能，以及灵活的张量处理能力。在训练神经网络时，经常需要对输入数据或模型的某些部分进行选择或过滤。这个过程可以通过“mask”来实现，本文将详细介绍在PyTorch中使用mask的相关内容，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
在开始之前，确保你有一个专业的开发环境。这里是一个简
导读非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting实用更加方便。找出你需要评估的指标是深度学习的关键。有各种各样的指标，我们可以评估ML算法的性能。TorchMetrics是一个PyTorch度量的实现的集合，是PyTorch Lightning高性能深度学习的框架的一部分。在本文中，我们将介绍如何使用TorchMetrics评估你的深度学习模型，甚至使用
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2024-01-03 15:07:37
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1.item：import torch
a = torch.tensor(5)
print(a) # tensor(5)
print(a.item()) # 52.求准确率的小testimport torch
# 预测概率 此处有两个输入。每行代表一个输入图片的预测输出。例如第一行代表：为第0种种类的概率为0.1，为第1种种类的概率为0.2
outputs = torch.tensor([[
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2024-01-04 01:13:01
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# 如何在 PyTorch 中实现 Dice 系数
在机器学习和图像分割的领域，Dice 系数是一种常用的评估指标，特别是在二分类问题中。它能够很好地衡量模型的预测结果与真实标签之间的重叠程度。接下来，我会通过一个简单的流程指导，你在 PyTorch 中实现 Dice 系数的方法。
## 流程步骤
以下是实现 Dice 系数的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-22 07:40:50
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# 如何实现 PyTorch 中的 Dice 损失
在深度学习中，损失函数是优化模型的关键组成部分之一。Dice 损失在医学图像分割任务中尤为重要，因为它能有效衡量预测结果与真实标签之间的重叠程度。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现 Dice 损失，包括每一个步骤的解释和代码示例。
## 流程概述
为了创建 Dice 损失函数，我们可以根据以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 04:33:14
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在深度学习任务中，特别是在医学图像分割和二分类问题中，损失函数的选择至关重要。常见的组合是Dice损失和二元交叉熵损失（BCE损失）。Dice损失关注于图像分割的重叠度，而BCE损失则在二分类中评估样本的预测概率。在这篇博文中，我将详细记录如何在PyTorch中实现“Dice和BCE混合损失函数”，并附带备份和恢复机制、灾难恢复策略及工具链集成等方面的最佳实践。
## 备份策略
在实施模型训练
siamfc论文：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object TrackinggitHub代码:https://github.com/huanglianghua/siamfc-pytorch论文模型架构： 在此文章中将以代码+注释的形式详解推理过程，即test.py中的代码。 后续有空将会详解训练过程即train.py的代码。推理大致流程代码阅读
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2024-07-16 07:41:25
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本系列教程适用于没有任何pytorch的同学（简单的python语法还是要的），从代码的表层出发挖掘代码的深层含义，理解具体的意思和内涵。pytorch的很多函数看着非常简单，但是其中包含了很多内容，不了解其中的意思就只能【看懂代码】，无法【理解代码】。 目录官方定义demoone-hot 官方定义torch.tensor.scatter_是PyTorch中的一个函数，用于将指定索引处的值替换为给
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2024-09-20 09:36:23
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1、人民币二分类要求：将第四套人民币中的一元和一百元进行二分类；怎么建立一个预测模型呢？考虑上一个博客中的机器学习模型训练五大步骤；第一是数据，第二是模型，第三是损失函数，第四是优化器，第五个是迭代训练过程。这里主要学习数据模块当中的数据读取，数据模块通常还会分为四个子模块，数据收集、数据划分、数据读取、数据预处理。在进行实验之前，需要收集数据，数据包括原始样本和标签；有了原始数据之后，需要对数据
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2024-04-20 13:01:38
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# 使用PyTorch计算Dice系数的指南
在深度学习的领域，Dice系数（Dice coefficient）是一个常用的指标，尤其在图像分割任务中，用于衡量预测与真实标签之间的重叠程度。在这篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch来计算Dice系数。本文将分成几个步骤，您可以通过这些步骤逐步实现我们的目标。
## 整体流程
以下是实现Dice系数计算的步骤：
| 步骤编号 | 步骤名
git clone 下来以后，按照指南要训练自己的数据集，只要设置好自己的数据大小和类别就可以了from model import Deeplabv3
deeplab_model = Deeplabv3(input_shape=(384, 384, 3), classes=4)问题1：我的数据集不是一张张小图片，而是一个大的遥感影像tif，如何训练这个数据解决：用 gdal 读取得到它的 np.a
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2024-10-21 18:47:43
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前言之前讲了DeepLabV1,V2,V3三个算法，DeepLab系列语义分割还剩下最后一个DeepLabV3+，以后有没有++,+++现在还不清楚，我们先来解读一下这篇论文并分析一下源码吧。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf背景语义分割主要面临两个问题，第一是物体的多尺度问题，第二是DCNN的多次下采样会造成特征图分辨率变小，导致预测精度降低，边界
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2024-10-21 10:02:25
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